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面向差分隐私保护的自适应谱聚类优化新算法
被引量：
1
1
作者
金亦乔
章永祺
+2 位作者
王博
王鑫轲
李昭祥
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第9期261-266,共6页
针对传统差分隐私保护的谱聚类算法存在聚类效果不理想的不足,提出一种面向差分隐私保护的自适应谱聚类优化新算法。采用互邻高斯核函数得到稀疏相似度矩阵,分析高维数据集的数据特征与聚类簇数的关系解决降维幅度和聚类簇数的不确定性...
针对传统差分隐私保护的谱聚类算法存在聚类效果不理想的不足,提出一种面向差分隐私保护的自适应谱聚类优化新算法。采用互邻高斯核函数得到稀疏相似度矩阵,分析高维数据集的数据特征与聚类簇数的关系解决降维幅度和聚类簇数的不确定性;引入中间信息向量和中间性的概念来克服初始簇中心选取的盲目性;根据多维高斯分布离群点检验后的结果采用插补法解决离群点问题。仿真实验结果表明,该算法能够有效克服传统方法的不足,且在同一数据集相同隐私保护参数下,可以在保证数据隐私安全性的同时改善聚类效率并显著提高聚类可用性。
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关键词
隐私保护
差分隐私
谱聚类
聚类可用性
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职称材料
题名
面向差分隐私保护的自适应谱聚类优化新算法
被引量：
1
1
作者
金亦乔
章永祺
王博
王鑫轲
李昭祥
机构
上海师范大学数理学院
上海师范大学信息与机电工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第9期261-266,共6页
基金
国家自然科学基金项目(11871043,12271366,12171322)
上海市科技计划项目(20JC1414200)
上海市自然科学基金项目(21ZR1447200,22ZR1445500)。
文摘
针对传统差分隐私保护的谱聚类算法存在聚类效果不理想的不足,提出一种面向差分隐私保护的自适应谱聚类优化新算法。采用互邻高斯核函数得到稀疏相似度矩阵,分析高维数据集的数据特征与聚类簇数的关系解决降维幅度和聚类簇数的不确定性;引入中间信息向量和中间性的概念来克服初始簇中心选取的盲目性;根据多维高斯分布离群点检验后的结果采用插补法解决离群点问题。仿真实验结果表明,该算法能够有效克服传统方法的不足,且在同一数据集相同隐私保护参数下,可以在保证数据隐私安全性的同时改善聚类效率并显著提高聚类可用性。
关键词
隐私保护
差分隐私
谱聚类
聚类可用性
Keywords
Privacy preserving
Differential privacy
Spectral clustering
Clustering availability
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向差分隐私保护的自适应谱聚类优化新算法
金亦乔
章永祺
王博
王鑫轲
李昭祥
《计算机应用与软件》
北大核心
2023
1
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